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我有一個(gè)人才市場

第八十三章 人臉識(shí)別技術(shù)

我有一個(gè)人才市場 卡姆昂北鼻 2088 2022-01-23 09:01:00

  技術(shù)員:“這種電子產(chǎn)品的定價(jià)都很模糊,買一個(gè)很貴,批量采購能便宜很多,而且行業(yè)內(nèi)部價(jià)和大客戶的價(jià)又不一樣,所以可以找一個(gè)行業(yè)內(nèi)的人從批發(fā)商那里拿貨?!?p>  張旭:“這個(gè)容易,等會(huì)我給你一個(gè)電話,你和他商量價(jià)格,先采購1000個(gè),再下2000個(gè)的預(yù)訂合同?!?p>  “好的老板!”

  …………

  “老板,研究所那邊快沒錢了!”王浩見張旭要走,就趕緊跟上向他哭窮。

  “怎么又沒錢了,上一筆錢不是剛剛打給你嗎?”

  王浩:“那是上個(gè)月的事了,我昨天給您發(fā)郵件了,您沒看見嗎?”

  張旭其實(shí)早就看到了,這不過是他下意識(shí)的詢問,他這是被王浩給薅禿了,一聽見他說要錢,下意識(shí)地就想回絕。

  王浩見張旭不說,以為張旭對(duì)【人工智能】研究小組不滿意,畢竟1個(gè)月以來,光是要錢不出結(jié)果,擱誰身上都會(huì)受不了,就拉著他去看這一個(gè)月的勞動(dòng)成果。

  “這個(gè)是啥?”張旭看著一個(gè)帶有攝像頭的屏幕問道。

  “人臉識(shí)別打卡機(jī)!”

  “啥,打卡機(jī)!”

  “不是打卡機(jī),是人臉識(shí)別打卡機(jī)?!?p>  “什么機(jī)?”

  “人臉識(shí)別打卡機(jī)!”

  張旭有些惱火,一個(gè)打卡機(jī)就花了他1000多萬,他對(duì)王浩的信任就得到了這種回報(bào),張旭現(xiàn)在的臉色十分難看。

  一旁的那個(gè)技術(shù)員看到張旭的臉色不好,王所長還在那里笨拙的介紹著,就趕緊跟上他們的腳步,湊到張旭的另一半向他解釋到:“這是計(jì)算機(jī)視覺研發(fā)后的產(chǎn)物?!?p>  “計(jì)算機(jī)視覺?”張旭聽到了一個(gè)新名詞,就把頭轉(zhuǎn)了過來。

  “是的是的,計(jì)算機(jī)視覺是指計(jì)算機(jī)從圖像中識(shí)別出物體、場景和活動(dòng)的能力。計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)運(yùn)用由圖像處理操作及其他技術(shù)所組成的序列來將圖像分析任務(wù)分解為便于管理的小塊任務(wù)?!?p>  張旭聽了臉色有些緩和,他沒好氣的看了王浩一眼,向他抱怨到,“王所長的銷售能力有待提高,要是讓你去和人推銷產(chǎn)品,估計(jì)一個(gè)都賣不出去?!?p>  王浩尷尬的撓撓頭,看著旁邊的年輕人對(duì)張旭介紹:“這位是羅誠,他是我的副手,他的嘴皮子在我們這最厲害,讓他給你介紹一下吧,我還是專心研究技術(shù)去吧?!?p>  張旭:“哈哈,你知道就好,一個(gè)高科技公司投入了1000萬,竟然就研究出一個(gè)打卡機(jī),說出去會(huì)讓人笑掉大牙的。”

  羅誠:“王所長重點(diǎn)說得是人臉識(shí)別系統(tǒng),不是打卡機(jī)?!?p>  王浩:“對(duì)對(duì)對(duì),我一直在強(qiáng)調(diào)這個(gè),老板就以為我是在說打卡機(jī)?!?p>  張旭頓時(shí)就臉紅了,他轉(zhuǎn)移話題道:“讓我看看你們的高科技打卡機(jī)。”

  羅誠很有眼色,他上前一步給張旭演示。

  就看見羅誠往攝像頭前面一站,本來是黑屏的顯示器瞬間亮了起來,把正在觀察的張旭下了一跳。

  羅誠稍微調(diào)整了一下距離和角度,讓他的臉全部顯示在屏幕上,下一秒屏幕上就顯示出打卡成功的字樣,旁邊的電腦上也同步刷新出來他的打卡信息。

  張旭:“這也沒什么啊,這東西國外國內(nèi)都有??!沒有什么特別的吧!”

  羅誠一聽趕緊解釋:“打卡機(jī)的人臉識(shí)別系統(tǒng)很早就有,不過我們這個(gè)更先進(jìn)?”

  “怎么說?”

  “人臉識(shí)別早期算法有幾何特征的法,模板匹配的法,局部特征的法,子空間算法還有主成分分析法和線性判別分析法,還有稀疏表達(dá)法?!?p>  “那現(xiàn)在呢?”

  羅誠:“現(xiàn)在世面上基本上是【人工特征+分類器】,人工特征分為:方向梯度直方圖,尺度不變特征變化和局部二值模式,而分類思想是給定一個(gè)包含正例和反例的樣本集合,其目的是尋找一個(gè)超平面將樣本正例和反例分隔開,并且使所有點(diǎn)中離超平面最近的點(diǎn)距離超平面有更大的間距。”

  “那你們現(xiàn)在呢?”

  羅誠:“我們的方向就是基于人工智能的功能,讓機(jī)器進(jìn)行深度學(xué)習(xí)。”

  “深度學(xué)習(xí)?”

  羅誠:“對(duì),深度學(xué)習(xí)!深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)您了解嗎?”

  張旭搖了搖頭,他現(xiàn)在感覺自己就是一個(gè)猴子,剛剛從原始森林走進(jìn)了人類社會(huì),周圍的人都用一種關(guān)愛小動(dòng)物的目光注視著他。

  羅誠不知道他在想什么,繼續(xù)講解到:“在人臉對(duì)齊方面,D我們模型采用了3D對(duì)齊的方式,并且使用傳統(tǒng)的LBP直方圖進(jìn)行圖片紋理化并提取對(duì)應(yīng)的特征。對(duì)提取出的特征使用SVR(support vector regression)處理以提取人臉及對(duì)應(yīng)的六個(gè)基本點(diǎn)。根據(jù)六個(gè)基本點(diǎn)做仿射變換,再根據(jù)3D模型得到對(duì)應(yīng)的67個(gè)面部關(guān)鍵點(diǎn),根據(jù)這些點(diǎn)做三角劃分,最終得出對(duì)應(yīng)的3D人臉?!?p>  “模型是3D的?”

  羅誠:“是的,我們的機(jī)器在訓(xùn)練過程中采用的是一般的交叉熵?fù)p失函數(shù),并且采用一般的softmax對(duì)訓(xùn)練的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類,只不過從特征向量產(chǎn)生到用來分類的過程中使用了一些內(nèi)積、卡方距離或siamese的度量方式來計(jì)算相似度,用相似度來進(jìn)行訓(xùn)練產(chǎn)生分類器?!?p>  王浩接話道:“具體對(duì)齊流程為

  第一步:檢測(cè)出人臉和對(duì)應(yīng)的六個(gè)基本點(diǎn)

  第二步:二維對(duì)齊后的人臉

  第三步:使用狄羅尼三角劃分在2D人臉上劃分出67個(gè)關(guān)鍵點(diǎn),并在邊緣處采用添加三角形的方式避免不連續(xù)

  第四步:標(biāo)準(zhǔn)3D人臉模型(轉(zhuǎn)化為2D平面并和原始2D圖片進(jìn)行比較時(shí)所需要的)(通過標(biāo)準(zhǔn)3D人臉庫USF生成的對(duì)應(yīng)的平均人臉模型)

  第五步:標(biāo)準(zhǔn)3D臉轉(zhuǎn)化為2D以及原有的2D做殘差使用時(shí)所需的變化,黑色部分表示不可見的三角形。對(duì)于不可見的三角形處理采用的是對(duì)稱方式解決

  第六步:通過3D模型產(chǎn)生的67個(gè)基準(zhǔn)點(diǎn)進(jìn)行分段映射使人臉變彎曲,對(duì)人臉進(jìn)行對(duì)齊處理

  第七步:處理生成的2D人臉

  第八步:根據(jù)處理生成的3D人臉?!?p>  張旭有些麻木了,現(xiàn)在已經(jīng)有些頭暈眼花了,一個(gè)打卡機(jī)做得那么高端干什么?打卡成功竟然需要八步走,他就知道把大象放冰箱需要幾步,第一步,把冰箱門打開,第二步把大象……

  

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